基于小波矩的车辆特征提取算法研究

宋晓茹; 赵楠; 高嵩; 陈超波

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基于小波矩的车辆特征提取算法研究

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车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题;在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子;针对Hu矩的7个特征分量在数量级上差别较大且受比例因子影响的问题,基于不变矩和小波能量的原理和特点的研究,重点提出了基于小波矩的特征提取算法,并应用于车辆的特征提取;最后的实验对实际车辆图像进行采集,对预处理图像进行小波分解得到三级子图像,对子图像求取修正Hu不变矩,将不变矩作为特征量,利用最小邻距离分类得出识别结果;最后的实验结果显示,通过这种方法提取的特征量具有平移、旋转、比例不变性,能反映目标图像的重要的、本原的属性,与传统Hu矩相比,识别率提高了13.5％,达到了预期的目标.

著录项

来源
《计算机测量与控制》 |2018年第9期|139-144|共6页
作者
宋晓茹; 赵楠; 高嵩; 陈超波;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

西安710021;

西安工业大学电子信息工程学院;

西安710021;

西安工业大学电子信息工程学院;

西安710021;

西安工业大学电子信息工程学院;

西安710021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
特征提取; Hu不变矩; 小波能量矩; 目标识别;

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